MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4362711189 · doi:10.24043/isj.420

The influence of nature on well-being during the COVID-19 pandemic: Views from New England island residents

2023· article· en· W4362711189 sur OpenAlexvenueno aff
Nicole Kras, Jennifer Keenan

Notice bibliographique

RevueIsland Studies Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MainlandGeographyMental health2019-20 coronavirus outbreakWell-beingSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Mainland ChinaEconomic shortageIsolation (microbiology)SocioeconomicsEconomic growthPolitical sciencePsychologySociologyMedicineChinaGovernment (linguistics)ArchaeologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers are beginning to explore the impact of the COVID-19 pandemic on island populations, but little is known about the experiences of the residents of Nantucket and Martha’s Vineyard in the Northeast region of the United States. In this study, islanders (N=41) provide insight into how spending time in nature influenced their well-being, especially their mental well-being, during this unprecedented time. For the majority of participants, the influence of nature on their well-being increased during the pandemic. Additionally, participants shared benefits of island living such as isolation from the mainland, as well as challenges such as food and supply shortages. Results from this study indicate that further research is needed around the importance of nature on well-being, especially mental health, for island residents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIsland Studies JournalMême sujetPsychological Well-being and Life SatisfactionTravaux en français237 207